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Enregistrement W2901162804 · doi:10.4271/2018-01-1943

Model-Based Systems Engineering Methodology for Implementing Networked Aircraft Control System on Integrated Modular Avionics – Environmental Control System Case Study

2018· article· en· W2901162804 sur OpenAlexaff
Prince George Mathew, Susan Liscouët-Hanke, Yann Le Masson

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensBombardier (Canada)Concordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAvionicsIntegrated modular avionicsModular designSystems engineeringEnvironmental control systemControl (management)Control systemComputer scienceEngineeringAeronauticsControl engineeringEmbedded systemAutomotive engineeringAerospace engineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated modular avionics (IMA) architectures host multiple federated avionics applications on a single platform and provide benefits in terms of size, weight, and power, which, however, leads to increased complexity, especially during the development process. To cope efficiently with the high level of complexity, a novel, structured development methodology is required. This paper presents a model-based systems engineering (MBSE) development approach for the so-called “distributed integrated modular architecture” (DIMA). The proposed methodology adapts the open-source Capella tool, based on the Architecture Analysis & Design Integrated Approach (ARCADIA) methodology, to implement a complete design cycle, starting with requirements captured from the aircraft level to streamline the development, culminating in the integration of an avionics application into an ARINC 653 platform. This paper shows how to address the variability of technology implementations at the aircraft and system levels and how the specification artifacts are efficiently managed and traced from the aircraft to the system to the item level to implement the SAE ARP4754A guidelines. The effectiveness of the methodology is presented via a case study of the integration of an environmental control system (ECS) into aircraft control architecture, illustrated for the cabin pressure control system (CPCS). The guidelines derived are applicable to other aircraft systems. In addition, the presented paper provides important insights into the challenges and advantages of the MBSE process over the traditional paper-based specification process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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